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慢性肾病预测的多目标特征选择
被引量：
3
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作者
陈陆爽
周晖
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第3期698-705,共8页
针对慢性肾病(chronic kidney disease,CKD)致死率高、早期症状不明显的特征,结合互信息和皮尔逊相关系数两种评价准则提出一种慢性肾病预测的多目标特征选择模型。针对慢性肾病预测,提出多目标群集智能特征选择算法MCFS,所提算法在GWO...
针对慢性肾病(chronic kidney disease,CKD)致死率高、早期症状不明显的特征,结合互信息和皮尔逊相关系数两种评价准则提出一种慢性肾病预测的多目标特征选择模型。针对慢性肾病预测,提出多目标群集智能特征选择算法MCFS,所提算法在GWO的基础上采用精英反向学习、非线性控制参数和联想记忆策略3个改进算子。仿真结果表明,所提算法对CKD的预测准确率高,筛选出与CKD紧密相关的特征子集能力强,明显优于现有的CKD预测方法和其它特征选择算法,能够为CKD早期患者提供准确可靠的辅助诊断。
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关键词
慢性肾病
早期预测
多目标特征选择
帕累托沿
新型群智能算法
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题名
慢性肾病预测的多目标特征选择
被引量：
3
1
作者
陈陆爽
周晖
机构
南通大学信息科学技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第3期698-705,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61501264)。
文摘
针对慢性肾病(chronic kidney disease,CKD)致死率高、早期症状不明显的特征,结合互信息和皮尔逊相关系数两种评价准则提出一种慢性肾病预测的多目标特征选择模型。针对慢性肾病预测,提出多目标群集智能特征选择算法MCFS,所提算法在GWO的基础上采用精英反向学习、非线性控制参数和联想记忆策略3个改进算子。仿真结果表明,所提算法对CKD的预测准确率高,筛选出与CKD紧密相关的特征子集能力强,明显优于现有的CKD预测方法和其它特征选择算法,能够为CKD早期患者提供准确可靠的辅助诊断。
关键词
慢性肾病
早期预测
多目标特征选择
帕累托沿
新型群智能算法
Keywords
chronic kidney disease
early prediction
multi-objective feature selection
Pareto front
new swarm intelligence algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
慢性肾病预测的多目标特征选择
陈陆爽
周晖
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
3
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